개발팀 성과를 경영진 보고로 정리하는 데 며칠씩 걸리시나요? 2024년 이후 BI에서 DevOps로 확장된 생성형 AI 데이터 분석, 그리고 GitLab Data Analyst Agent와 인포그랩 Mantis가 이를 자연어 한 줄로 바꾸는 방식을 살펴봅니다.
Grace2026년 5월 20일이 글은 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표를 응용해 비엔지니어의 Claude Code 활용 ROI 베이스라인을 측정하는 방법을 다뤘습니다. 오픈 소스 CLI 도구인 ccusage와 Claude Code 자체 기능을 각각 활용해 사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, 작업 유형별 도구 호출 분포, 세션당 메시지 수 베이스라인을 측정했습니다.
자세히 보기 →이 글은 AI 코딩 도구의 ROI를 측정하는 4가지 핵심 지표를 다뤘습니다. LinearB·Faros AI·DX 등 엔지니어링 측정 플랫폼이 활용하는 지표 중 비용과 품질을 균형 있게 다룬 지표를 선정했습니다. 사용자별 토큰 소비량, 세션·요청당 비용, AI 제안 채택률, 코드 재수정 비율을 차례로 다루며, 각 지표의 의미·한계를 정리했습니다.
자세히 보기 →Routines는 Claude Code가 정해진 시점이나 이벤트에 따라 Anthropic 클라우드에서 자동으로 작업을 시작하고 결과를 전달하는 기능입니다. 추론이 필요한 반복 작업을 사람 개입 없이 자동으로 처리합니다. 이 글은 Routines의 개념과 동작 방식, n8n과 차이점을 다뤘습니다. 또 DevOps 워크플로용 3가지 실습으로 Routines의 실무 활용법과 운영 시 유의 사항을 살펴봤습니다.
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GitLab은 GitLab API를 활용하여 취약점 정보를 쉽게 쿼리하고, 취약점 보고서를 PDF 파일로 내보내는 기능을 제공합니다. 아울러 취약점 보고서를 Jira에 내보내 이 도구로도 보고서 내용을 조회하도록 지원합니다. 이 글은 GitLab의 이러한 기능을 활용하여 취약점 보고서를 PDF 파일로 가독성 좋게 변환하고, Jira에서도 이를 편리하게 확인하는 방법을 다뤘습니다.
이 글은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 DevOps 팀의 생산성을 높이는 방법을 소개합니다. AI와 ML을 사용하면 질문에 답변을 얻거나, 코드 테스트 제안을 받을 수 있습니다. 아울러 코드 변경 사항을 요약하고, 코드 리뷰어를 자동으로 제안받으며, 토론 내용을 요약할 수도 있습니다. 또 코드를 제안받고, 코드 동작 방식을 설명할 수 있고요. 이밖에 취약점을 요약하고 해결 방법을 제안받으며, 생산성 지표를 예측할 수도 있습니다. GitLab AI 제품 GitLab Duo는 이러한 기능을 지원합니다.
이 글에서는 2024년 웹 개발 트렌드 4가지를 정리했습니다. ‘이미지→코드’ 생성형 AI 도구 등장, 프로그레시브 웹 앱(PWA) 도입 확산, 서버리스 아키텍처 활용 증가, 자동화에 힘입은 CI/CD 활성화가 그 주인공인데요. 각 기술의 개념과 작동 방식, 성장 요인, 업계 동향을 살펴봤습니다.
GitLab은 내부적으로 Product Analytics(제품 분석) 기능을 테스트하며 이 기능의 베타 버전을 준비하고 있습니다. 이 글에서는 Product Analytics 기능의 준비 과정과 기능 개선 사항을 다뤘습니다.
이 글에서는 2024년 DevOps 트렌드 5가지를 다뤘습니다. AI와 머신러닝 도입 증가, 컨테이너화 확대, IaC 도입 확산, 옵저버빌리티 중요성 확대, NoOps의 부상인데요. 각 트렌드 기술의 개념과 기능, 장점, 시장 전망, 성장요인, 도전과제를 자세히 정리했습니다.
인포그랩에서는 기술 블로그에 콘텐츠를 자동 배포하는 슬랙봇을 개발, 도입했습니다. 이 도구는 콘텐츠 제작, 배포 과정에서 불필요한 단순 반복 업무를 줄였는데요. 그 결과, 기술 블로그 제작에서 배포까지 걸리는 시간을 단축했고요. 테크니컬 라이팅 업무의 효율성과 생산성까지 향상할 수 있었습니다. 이 글에서는 기술 블로그 배포용 슬랙봇의 개발 배경과 과정, 작동 방식, 도입 결과를 다뤘습니다.
이 글은 DevOps 전문 기업인 인포그랩에서 비전공자 출신인 프론트엔드 엔지니어가 회사 입사 후 경험한 일과 엔지니어의 삶에 적응하는 과정을 사계절 테마로 나눠 다뤘습니다.
GitLab의 Triage 기능은 개발자와 프로젝트 관리자가 효과적으로 이슈를 정리하고, 우선순위를 설정하며, 작업 흐름을 최적화하도록 설계되었습니다. 이 글에서는 Triage 기능을 자세히 살펴보고요. Triage 기능으로 GitLab에서 이슈 관리를 자동화하고, Triage 작업을 GitLab CI/CD 파이프라인에 통합하는 방법을 알아보려 합니다. Triage 기능을 사용해 이슈 관리를 자동화하면 팀의 반응 시간을 줄이고, 프로젝트 관리 방식을 향상하는 데 도움이 됩니다.
이 글은 원격 디자인 스프린트를 쉽게 하는 방법을 다뤘습니다. 디자인 스프린트를 원활히 진행하기 위해 팀은 목표와 목적을 설정하고, 예상 시간을 계획하며, 프로덕트 디자이너와 프로덕트 매니저의 파트너십을 형성하면 좋습니다. 또 여러 도구를 활용해 스프린트를 진행하고, 스프린트가 끝나면 성과를 축하하고 공유하는 걸 권장합니다.
이 글은 AI 시대 엔터프라이즈 규모 보안과 컴플라이언스 정책 관리 방법을 다룹니다. 구체적으로는 취약점 관리 분류 프로세스와 보안 정책 관리, 스캔 결과 정책에서 세분화된 규칙 정의, 조직 전체에서 중요한 조사 결과의 우선순위 지정, 업무 분리 보장 등을 설명합니다.
이 글에서는 프롬프트 엔지니어링을 테크니컬 라이팅에 활용해야 하는 이유를 살펴보고요. 이 기술을 도입할 만한 테크니컬 라이팅 업무, 효과적인 테크니컬 라이팅용 프롬프트 요건, 테크니컬 라이팅용 프롬프트 예시를 다뤘습니다.
인포그랩은 최근 실무자를 위한 DevOps 교육 서비스인 ‘DevOps Expert Labs’를 선보였는데요. 지난 10월 16~20일 분당 서현 동네소셜라운지에서 ‘DevOps 플랫폼 구축’ 러닝 패스를 주제로 DevOps Expert Labs의 첫번째 워크숍을 진행했습니다. 5일 동안 열린 워크숍에는 CJ올리브네트웍스(3명)와 두산 디지털이노베이션(2명) 실무자들이 참여했습니다. 이 글에서는 DevOps Expert Labs 특징과 러닝패스, 서비스 업데이트 내용을 살펴보고요. 워크숍 준비 과정과 진행 방식, 고객 피드백 내용을 소개합니다.
